[发明专利]组织结节检测及其模型训练方法、装置、设备和系统有效
| 申请号： | 201811326267.4 | 申请日： | 2018-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN109523526B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 程陈;孙钟前;陈钊;杨巍 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 黄晓庆;何平 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及组织结节检测及其模型训练方法、装置、设备和系统，获取源域数据及目标域数据，所述源域数据包括源域图像及图像标注，所述目标域数据包括目标图像；通过神经网络模型对所述源域图像及所述目标图像进行特征提取，得到源域采样特征及目标采样特征，并根据所述源域采样特征确定训练结果；根据所述源域采样特征及所述目标采样特征，确定所述源域数据与所述目标域数据的距离参数；根据所述训练结果及所述图像标注，确定所述源域图像对应的损失函数值；基于所述损失函数值、所述距离参数及所述神经网络模型，确定组织结节检测模型。如此，可以提高检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 组织 结节 检测 及其 模型 训练 方法 装置 设备 系统 | ||
【主权项】：
1.一种组织结节检测模型训练方法，所述方法包括：获取源域数据及目标域数据，所述源域数据包括源域图像及图像标注，所述目标域数据包括目标图像；通过神经网络模型对所述源域图像及所述目标图像进行特征提取，得到源域采样特征及目标采样特征，并根据所述源域采样特征确定训练结果；根据所述源域采样特征及所述目标采样特征，确定所述源域数据与所述目标域数据的距离参数；根据所述训练结果及所述图像标注，确定所述源域图像对应的损失函数值；基于所述损失函数值、所述距离参数及所述神经网络模型，确定组织结节检测模型。
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